MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2976350882 · doi:10.3390/polym11101558

Combined Treatments Consisting of Calcium Hydroxide and Activate Carbon for Purification of Xylo-Oligosaccharides of Pre-Hydrolysis Liquor

2019· article· en· W2976350882 sur OpenAlexaff
Feng Xu, Jiachuan Chen, Guihua Yang, Xingxiang Ji, Qiang Wang, Shanshan Liu, Yonghao Ni

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryFurfuralLigninXyloseAcetic acidHydrolysisHemicelluloseAdsorptionCalcium hydroxideActivated carbonNuclear chemistryChromatographyZeta potentialOrganic chemistryFermentationChemical engineeringCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the effect of a combined treatment consisting of calcium hydroxide (CH) followed by activated carbon (AC) on the purification of hemicellulose in the pre-hydrolysis liquor (PHL) from pulping process has been evaluated. The results show that lignin and furfural of PHL are efficiently removed, and the lignin removal is achieved by forming complexes onto CH particles in the CH treatment process, while acetic acid (acetate) is formed from the hydrolysis of acetyl groups present in the dissolved hemicelluloses in the PHL. The loss of xylo-oligosaccharides (XOS) is moderate, even at a high CH dosage of 0.8% while the xylose concentration is essentially unchanged. For the AC treatment, the optimal treating pH can enhance the interactions between AC and residual lignin and change the zeta potential of AC resulting in improved lignin adsorption onto AC. An increase of AC dosage has the tendency to adsorb more XOSDP>6 than XOSDP2~6. Overall, 66.9% of lignin and 70.1% of furfural removals are achieved under the optimal conditions of CH and AC treatment process, with a 5.9% total xylosugars loss. The present combination of CH and AC treatment process was more effective and selective for purification of xylosugars of PHL.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolymersMême sujetBiofuel production and bioconversionTravaux en français237 207